高光谱遥感作为当前遥感技术发展的一个前沿领域,越来越显现出其巨大的应用潜力。《高光谱遥感——原理技术与应用》系统地讲述了高光谱遥感的物理基础、成像机理、信息处理与分析方法,以及它在植被、地矿、环境、资源等多个领域的应用技术。《高光谱遥感——原理技术与应用》可以使读者了解高光谱遥感的一般性概念,同时也可以使读者基本掌握高光谱遥感数据处理与分析的通用方法。
《高光谱遥感——原理技术与应用》可以作为地图学与地理信息系统专业研究生的专业用书,同时也可作为与遥感技术与应用相关的其他专业研究人员的参考书。

在中国科学院研究生院和高等教育出版社的共同努力下,凝聚着中国科学院新老科学家、研究生导师们多年心血和汗水的中国科学院研究生院教材面世了。这套教材的出版,将对丰富我院研究生教育资源、提高研究生教育质量、培养更多高素质的科技人才起到积极的推动作用。
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集成中国科学院的教学资源、科技资源和智力资源,中国科学院研究生院坚持教育与科研紧密结合的“两段式”培养模式,在突出科学教育和创新能力培养的同时,重视全面素质教育,倡导文理交融、理工结合,培养的研究生具有宽厚扎实的基础知识、敏锐的科学探索意识、活跃的思维和唯实、求真、协力、创新的良好素质。

第1章 高光谱遥感科学的理论基础
1.1 概述
1.2 遥感电磁波理论基础
1.2.1 电磁波与电磁波谱
1.2.2 电磁辐射的基本术语
1.2.3 电磁辐射定律
1.3 电磁波与物质的相互作用
1.3.1 太阳辐射与地球辐射
1.3.2 电磁波与大气的相互作用
1.3.3 电磁波与地表的相互作用
1.4 典型地物的光谱特性
1.4.1 岩矿的光谱特性
1.4.2 植被的光谱特性
1.4.3 土壤的光谱特性
1.4.4 水体和雪的光谱特性
1.4.5 城市目标的光谱特性
1.5 地面光谱测量
1.5.1 地物光谱在定量分析中的作用
1.5.2 地面光谱辐射计
1.5.3 地物光谱的测量方法
参考文献

第2章 高光谱遥感成像机理与成像光谱仪
2.1 基本概念
2.2 高光谱遥感成像特点
2.3 高光谱遥感图像数据表达
2.3.1 图像立方体——成像光谱信息集
2.3.2 二维光谱信息表达——光谱曲线
2.3.3 三维光谱信息表达——光谱曲面图
2.4 高光谱遥感成像关键技术
2.5 成像光谱仪的空间成像方式
2.5.1 摆扫型成像光谱仪
2.5.2 推扫型成像光谱仪
2.6 成像光谱仪的光谱成像方式
2.6.1 棱镜、光栅色散型成像光谱仪
2.6.2 干涉型成像光谱仪
2.6.3 滤光片型成像光谱仪
2.6.4 计算机层析成像光谱技术
2.6.5 二元光学元件成像光谱技术
2.6.6 三维成像光谱技术
2.7 成像光谱仪系统介绍
2.7.1 国外成像光谱仪系统介绍
2.7.2 我国成像光谱仪系统介绍
参考文献

第3章 高光谱遥感图像辐射与几何校正
3.1 成像光谱仪定标
3.1.1 实验室定标
3.1.2 机上和星上定标
3.1.3 场地定标
3.2 大气辐射传输理论
3.2.1 大气辐射传输方程
3.2.2 大气辐射校正常用算法
3.2.3 不同地表过程的大气校正
3.3 高光谱遥感图像大气辐射校正
3.3.1 辐射校正的统计学模型
3.3.2 基于大气辐射传输理论的辐射校正模型
3.4 高光谱遥感图像几何纠正
3.4.1 产生图像几何变形的原因
3.4.2 高光谱图像的几何粗纠正
3.4.3 摆扫型成像光谱仪的图像正切校正
3.4.4 基于地面控制点的几何精纠正
3.4.5 利用地面线性地物校正航空图像X方向扭曲
3.4.6 基于姿态测量参数的几何精纠正
3.4.7 高光谱图像镶嵌
参考文献

第4章 光谱特征分析模型与方法
4.1 光谱可分性准则
4.1.1 各类样本间的平均距离
4.1.2 类别间的相对距离
4.1.3 离散度
4.1.4 J-M距离
4.2 光谱特征选择
4.2.1 概述
4.2.2 光谱特征位置搜索
4.2.3 光谱距离统计
4.2.4 基于空间自相关的波段选择
4.3 光谱特征提取
4.3.1 光谱特征提取的意义
4.3.2 基于K-L变换的特征提取
4.3.3 基于可分性准则的特征提取
4.3.4 基于非线性准则的特征提取
4.3.5 基于光谱重排的特征提取
4.4 光谱特征参量化
4.4.1 光谱斜率和坡向
4.4.2 光谱二值编码
4.4.3 光谱吸收指数
4.4.4 光谱导数
4.4.5 光谱积分
4.4.6 光谱曲线函数模拟
4.5 地物类型序列光谱柱状图
4.5.1 地物类型序列
4.5.2 光谱柱状图
4.5.3 光谱柱状图在地质研究中的应用
参考文献

第5章 高光谱图像分类与地物识别
5.1 遥感图像分类概述
5.1.1 遥感图像分类的概念
5.1.2 遥感图像分类的原则与步骤
5.1.3 高光谱图像分类的特点
5.2 遥感图像分类基本算法
5.2.1 分类器设计
5.2.2 非监督分类算法
5.2.3 监督分类算法
5.3 高光谱图像分类算法
5.3.1 二值编码匹配
5.3.2 光谱波形匹配
5.3.3 光谱角度填图
5.3.4 基于包络线去除的图像分类
5.3.5 基于目标分解的神经网络分类
5.3.6 像元空间关联下的高光谱图像分类
5.4 高光谱图像地物识别与目标探测
5.4.1 地物识别与目标探测概述
5.4.2 基于特征确认概率分析的目标识别
5.4.3 凸面几何体投影变换
5.4.4 约束能量*小化算法
5.4.5 Rx异常探测算子
5.4.6 基于加权样本自相关矩阵的目标探测算法
5.4.7 基于正交子空间投影与加权相关矩阵的异常目标探测算法
5.4.8 基于正交子空间投影的目标探测算法
5.4.9 基于数据白化距离的目标探测算法
参考文献

第6章 混合光谱理论与光谱分解
6.1 混合光谱问题
6.1.1 混合光谱的概念
6.1.2 混合光谱产生机理
6.2 混合光谱模型
6.2.1 线性光谱混合模型
6.2.2 非线性光谱混合模型
6.3 线性光谱解混
6.3.1 端元提取
6.3.2 混合像元分解
6.4 线性光谱解混在高光谱图像分析中的应用
6.4.1 混合光谱法图像反射率转换
6.4.2 地物分类
6.4.3 低概率目标识别
6.4.4 地物填图
参考文献

第7章 多源信息辅助高光谱数据分析
第8章 高光谱数据处理与分析系统
第9章 高光谱遥感应用
……